基于最优特征空间构建的随机森林算法在WorldView-2影像分类中的适用性研究

发布时间：2017-09-29 03:25

  本文关键词：基于最优特征空间构建的随机森林算法在WorldView-2影像分类中的适用性研究

  更多相关文章： WorldView-影像 面向对象 随机森林 最优分割尺度 特征空间构建

【摘要】：目前面向对象的分类研究中,对于研究区影像的分割尺度问题多以试验者的多次试验以及主观推断为主,缺乏定量化的评价标准。同时,在对遥感影像分类的算法选择以及在分类过程中,有效特征空间的选取均存在一定程度的主观性。针对遥感影像面向对象分类过程中分割尺度选择盲目及分类空间构造主观性较强的问题,以World View-2遥感影像数据为例,首先利用改进的全局最优分割尺度的方法获取研究区影像的最优分割尺度,在此基础上选取了研究区分割对象的48个特征,利用OOB误分率对各个特征的重要性排序;然后按重要性顺序以5为步长讨论特征数量对分类精度的影响,构建了用于分类的最优特征空间;最后将采用最优特征空间的随机森林算法获得的最佳分类结果,与面向对象的最邻近像元、决策树以及支持向量机分类算法进行了比较。结果表明,用于分类的特征数量与分类精度之间,并不是简单的正相关关系;与面向对象的最邻近像元、决策树以及支持向量机分类算法相比,利用最优特征空间进行随机森林分类的分类精度最高,表明该方法更适合于高分辨率World View-2数据的分类。
【作者单位】： 南京大学地理与海洋科学学院江苏省地理信息技术重点实验室中国南海研究协同创新中心南京大学;
【关键词】： WorldView-影像 面向对象 随机森林 最优分割尺度 特征空间构建
【基金】：国家重点研发计划项目(2016YFB0502503) 中国联合国合作非洲水行动-非洲典型国家和流域水资源生态保护和技术合作(2010DFA92800)资助
【分类号】：TP751
【正文快照】： 与中国联合国合作非洲水行动-非洲典型国家和流域水资源生态保护和技术合作(2010DFA92800)资助随着卫星遥感影像空间分辨率的不断提高,高分辨率遥感影像对地理对象的几何信息呈现程度越来越高。而传统的基于像元的遥感影像分类方法,往往忽略了除地物目标光谱特征以外的其他诸

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张华伟;王明文;甘丽新;;基于随机森林的文本分类模型研究[J];山东大学学报(理学版);2006年03期

2 邱一卉;林成德;;基于随机森林方法的异常样本检测方法[J];福建工程学院学报;2007年04期

3 马昕;王雪;杨洋;;基于随机森林算法的大学生异动情况的预测[J];江苏科技大学学报(自然科学版);2012年01期

4 杨帆;林琛;周绮凤;符长虹;罗林开;;基于随机森林的潜在k近邻算法及其在基因表达数据分类中的应用[J];系统工程理论与实践;2012年04期

5 聂斌;王卓;杜建强;朱明峰;林剑鸣;艾国平;熊玲珠;;基于粗糙集和随机森林算法辅助糖尿病并发症分类研究[J];江西师范大学学报(自然科学版);2014年03期

6 郭颖婕;刘晓燕;郭茂祖;邹权;;植物抗性基因识别中的随机森林分类方法[J];计算机科学与探索;2012年01期

7 邱一卉;林成德;;基于随机森林和单类支持向量机的电信行业客户流失预测[J];厦门大学学报(自然科学版);2013年05期

8 于化龙;高尚;赵靖;秦斌;;基于过采样技术和随机森林的不平衡微阵列数据分类方法研究[J];计算机科学;2012年05期

9 姚登举;杨静;詹晓娟;;基于随机森林的特征选择算法[J];吉林大学学报(工学版);2014年01期

10 庄进发;罗键;彭彦卿;黄春庆;吴长庆;;基于改进随机森林的故障诊断方法研究[J];计算机集成制造系统;2009年04期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 雷震;随机森林及其在遥感影像处理中应用研究[D];上海交通大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前9条

1 朱琪;基于最大平衡度与最大共识的改进随机森林算法研究[D];吉林大学;2016年

2 李贞贵;随机森林改进的若干研究[D];厦门大学;2013年

3 姚明煌;随机森林及其在遥感图像分类中的应用[D];华侨大学;2014年

4 肖坚;基于随机森林的不平衡数据分类方法研究[D];哈尔滨工业大学;2013年

5 雍凯;随机森林的特征选择和模型优化算法研究[D];哈尔滨工业大学;2008年

6 扈彬;基于随机森林与卡尔曼滤波的人体跟踪方法研究[D];天津师范大学;2012年

7 张红岩;随机森林在医学影像数据分析中的应用[D];湖南师范大学;2013年

8 郭颖婕;基于随机森林的植物抗性基因识别方法研究[D];哈尔滨工业大学;2011年

9 李洪波;决策森林的子空间选择和集成优化[D];哈尔滨工业大学;2009年

，

本文编号：939731